功效和功效曲线图

大石头先生 2023-01-13 01:00:26

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# 假设检验功效分析Python代码样本量效应量关系图 ## 项目简介 - 功能描述：计算假设检验的功效，分析样本量、效应量和显著性水平的关系 - 技术特点：使用scipy进行统计检验，包含多种功效分析可视化 - 适用场景：实验设计，样本量计算，统计功效分析 ## 环境要求 - Python版本：3.7+ - 操作系统要求：Windows/Linux/macOS - 硬件要求：无特殊要求 ## 安装说明 1. 安装Python依赖： ``` pip install -r requirements.txt ``` 2. 配置说明：无需额外配置 3. 验证安装：运行main.py，如果无错误则安装成功 ## 使用说明 1. 基本用法：直接运行main.py，程序会生成示例数据并进行功效分析 2. 高级功能：可以修改代码中的参数来分析自己的实验设计 3. 配置选项：可在代码中调整效应量、样本量和显著性水平 ## 项目结构 - main.py：主程序文件，包含功效分析和可视化逻辑 - requirements.txt：Python依赖包列表 - power_analysis.png：功效分析综合图表 ## 示例演示运行程序后会生成功效曲线图，展示不同参数下的检验功效。 ## 技术原理 - 算法说明：统计功效计算，样本量确定公式 - 核心技术介绍：使用scipy的power functions - 参考文献：统计检验功效分析标准方法

由上图可知：在40%功效水平下，要检测到0.2的相关性，需要约75的样本量。在90%的功效水平下，要检测到相同的相关性，需要大约250个样本，这个方法便可以用来对许多统计检验创建样本量和功效的曲线图。假设对于相关系数统计显著性检验，我们想计算一系列效应值和功效水平下所需的样本量，此时可用pwr.r.test()函数和for循环来完成任务。参考资料：R语言实验【第2版】

本节书摘来自异步社区《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》一书中的第1章功效曲线，作者【美】Alex Reinhart（亚历克斯·莱因哈特）,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。第2章　统计功效与低功效统计统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱在第1章中，你已经注意到由于没有收集足够的数据，可能会忽略那些真实的效应。例如，...

在两组例数相同的均数比较中，样本量估计和功效分析是确保实验设计合理性的重要步骤。通过功效分析，可以根据预设的效应大小、显著性水平（α）和期望功效（1-β），计算出每组所需的最小样本量，确保在统计上有足够的能力检测到两组之间的显著差异。绘制功效曲线则能帮助研究者更直观地理解不同样本量下的功效变化，并优化样本量选择，避免因样本量不足导致的假阴性结果或样本量过大造成的资源浪费。

Power功效分析常用于实验研究时样本量的计算（或功效值计算），比如在医学研究中率差计算时功效分析，关于率差计算时的几种类型，具体如下表格所述：比如研究患病率与文献已有数据的差异时则使用‘总体率’，也或者仅仅是对比两个率的差异时则使用‘两个率’，如果有多个比率值，希望查看该多个比率是否存在差异则使用‘卡方拟合优度’，如果研究比如X和Y的差异即使用卡方检验时，则使用‘多样本率’。

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